Com agentes capazes de executar operações, empresas precisam preparar sua infraestrutura para uma nova forma de interação com serviços digitais
A próxima transformação da infraestrutura digital das organizações já não está na criação de novas APIs, mas na capacidade de fazer com que as já existentes sejam entendidas e acionadas por agentes de Inteligência Artificial. Com a evolução da chamada IA agêntica, sistemas capazes de interpretar objetivos, tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma começam a mudar a lógica de interação com produtos e serviços dos mais variados setores, de bancos e varejo à saúde, telecomunicações e energia.
Nesse cenário, ganha espaço o conceito de “MCPização”, movimento de expor APIs e serviços já existentes por meio do Model Context Protocol (MCP), protocolo aberto que padroniza como aplicações de IA acessam ferramentas e fontes de dados externas. Na prática, a empresa passa a publicar suas capacidades de negócio de um jeito que qualquer agente ou aplicação de IA consiga descobrir e acionar, criando uma ponte entre a infraestrutura que já existe e uma nova geração de sistemas capazes de utilizá-la de maneira contextualizada.
Para a Sensedia, especializada em integrações, APIs e arquiteturas corporativas de IA, o movimento não significa substituir a arquitetura existente, mas criar uma nova camada de interação sobre ela. O objetivo é permitir que agentes acessem capacidades de negócio específicas sob políticas de segurança, autorização e governança previamente estabelecidas.
“As empresas não precisam reconstruir sua infraestrutura para entrar na era dos agentes. O desafio é preparar as APIs e capacidades de negócio que já existem para serem consumidas por sistemas de IA, com mecanismos claros de autorização, controle e observabilidade”, afirma Fábio Rosato, diretor-executivo de Consultoria da Sensedia.
APIs expandem sua função na era agêntica
Durante anos, as APIs foram utilizadas principalmente para conectar sistemas, aplicações, canais digitais e estabelecer parceiras. Com a expansão da IA agêntica, elas passam à assumir uma função adicional: servir como ferramentas que agentes de IA acionam para executar operações.
A diferença é relevante. Em uma jornada tradicional, o usuário acessa um aplicativo, escolhe uma opção e inicia uma operação. Em um modelo agêntico, o usuário expressa uma intenção e deixa que um agente determine quais serviços precisam ser acionados para atingir aquele objetivo.
Em uma jornada de compra, por exemplo, um agente integrado a um marketplace ou a um assistente pessoal consulta o catálogo e o estoque, simula condições de pagamento e acompanha as etapas do pedido. A experiência deixa de depender necessariamente da navegação do cliente dentro do aplicativo da empresa.
A mesma lógica vale para outros setores, com agentes consultando coberturas, agendando atendimentos, acionando uma transportadora ou abrindo uma solicitação de serviço, reduzindo a necessidade de interações manuais entre diferentes sistemas.
Essa tendência ganha relevância diante da evolução da autonomia dos sistemas de IA. Segundo projeções do Gartner, até 2028, 33% (aproximadamente um terço) das aplicações corporativas incluirão IA agêntica, e pelo menos 15% das decisões cotidianas de trabalho serão tomadas de forma autônoma por meio dessa tecnologia.
Organizações deixarão de controlar o ponto de entrada da jornada
A expansão desse modelo também altera a disputa pela interface com o cliente. Se hoje o aplicativo, portal ou canal de um parceiro são os principais pontos de entrada para uma operação, no ambiente agêntico essa porta pode ser um agente de IA.
“Estamos entrando em um cenário em que a jornada de uma operação vai começar fora dos canais próprios da empresa. Seja nascendo em um aplicativo de mobilidade, em um marketplace, em uma plataforma corporativa ou diretamente em um agente. Nesse cenário, a capacidade de uma organização participar dessas jornadas de maneira interoperável vai se tornar tão importante quanto a experiência oferecida em seus próprios canais”, explica Rosato.
O MCP contribui para essa interoperabilidade ao estabelecer uma forma padronizada de conectar agentes a diferentes ferramentas. Em vez de desenvolver integrações específicas para cada aplicação de IA, as organizações passam a estruturar suas capacidades de negócio para serem reutilizadas por diferentes agentes e modelos.
Mais autonomia significa mais pontos de controle
A mesma autonomia que torna os agentes atraentes também cria novos desafios de segurança. Um agente não apenas consulta informações: dependendo das permissões concedidas, ele seleciona ferramentas, encadeia ações e executa operações para atingir determinado objetivo.
Por isso, a governança precisa considerar não apenas quem está acessando uma API, mas também qual agente está fazendo a solicitação, qual contexto está sendo utilizado, que ferramentas têm permissão para serem acionadas e quais ações exigem validação adicional.
O cenário também introduz riscos específicos da interação entre IA e sistemas corporativos, como prompt injection, uso indevido de ferramentas, acesso excessivo a dados e execução de ações fora do escopo originalmente previsto.
Nesse contexto, um AI Gateway funciona como uma camada intermediária entre modelos de IA, agentes, protocolos como MCP e as APIs corporativas. A proposta é centralizar políticas, controlar acessos, monitorar interações e criar mecanismos de observabilidade sobre as ações realizadas pelos agentes.
“Quanto maior a autonomia dos agentes, mais importante se torna a capacidade de observar e controlar o que acontece entre a intenção e a execução. A governança passa a fazer parte da própria arquitetura de produtos e serviços”, destaca Rosato.
Da API como integração à API como capacidade de negócio
A MCPização aponta, portanto, para uma transformação no alcance das APIs. Mais do que conectar plataformas e sistemas, elas passam a representar capacidades de negócio que podem ser descobertas, acessadas e orquestradas por diferentes agentes e experiências digitais.
Para as organizações, isso significa que investimentos realizados em APIs, microsserviços e arquitetura distribuída ganham uma nova camada de valor à medida que os agentes de IA passam a fazer parte das jornadas.
“O movimento ainda está em construção, mas sinaliza uma mudança importante na arquitetura dos serviços digitais: o próximo canal de uma empresa passa a não ser um canal próprio, mas um agente de IA capaz de operar sobre sua infraestrutura. Nesse cenário, preparar APIs para serem utilizadas por agentes é menos uma questão de criar uma nova tecnologia e mais uma estratégia para tornar as capacidades existentes acessíveis à próxima geração de interfaces digitais”, conclui Rosato.
